책에서는 시나리오 예를 들어 잘 설명을 했는데 결론은 책 초반에는 데이터가 확정되어 있는 상태에서는 학습하고 결론을 끌어냈는데 이번 챕터에서는 훈련할 데이터가 계속 증가된다면 어떻게 처리할까이다. 앞에서 훈련한 모델을 버리지 않고 새로운 데이터에 대해서만 조금씩 더 훈련하는걸 점진적 학습이라고 부른다. 이런 점진적 학습 알고리즘에 대표가 확률적 경사 하강법이라는 것이다. 개념적으로 접근해보자면 확률적 경사 하강법이라는 문장에 여러 힌트가 있다. 일단 경사 하강법이라는 문장은 경사를 따라 내려가는 방법 (목표점을 향한 기울기정도로 이해) 어떤 목표에 도달하기 위해 경사를 급하게 주면 목표를 지나칠수도 있기 때문에 천천히 조금씩 내려와야 한다. 하지만 샘플을 하나하나 학습해서 순차적으로 경사를 구하는게 아닌..
